Konfiguruj i optymalizuj Copilot dla lokalnych przepływów pracy

Sposób, w jaki pracujemy z lokalnymi danymi i procesami, zmienia się z zawrotną prędkością Dzięki do sztuczna inteligencja narzędzia takie jak Drugi pilot MicrosoftuCoraz więcej firm chce wprowadzić tę moc bezpośrednio do swoich codziennych przepływów pracy, integrując IA z dokumentami, aplikacjami i systemami wewnętrznymi, nie tracąc kontroli nad bezpieczeństwem i zgodnością z przepisami.

Konfigurowanie i optymalizowanie Copilota pod kątem lokalnych przepływów pracy nie polega jedynie na „włączeniu” funkcjiale raczej poprzez połączenie automatyzacji, zastrzeżonych danych, zarządzania i dobrych nawyków użytkowania. Po prawidłowym wdrożeniu Copilot staje się kolejnym członkiem zespołu: tworzy dokumenty, odpowiada na złożone pytania dotyczące informacji wewnętrznych, podsumowuje obszerne raporty i proponuje rozwiązania problemów operacyjnych, zawsze szanując uprawnienia i zasady obowiązujące w organizacji.

Inteligentna automatyzacja i rola pilota drugiego w przepływach lokalnych

Automatyzacja nie polega już tylko na podążaniu za sztywnym scenariuszemSztuczna inteligencja zintegrowana z systemem Copilot umożliwia lokalnym przepływom pracy uczenie się na podstawie danych, wykrywanie wzorców i dostosowywanie się do zmian kontekstu. Ma to bezpośredni wpływ na sposób zarządzania zadaniami, takimi jak tworzenie dokumentów, planowanie wydajności i reagowanie na problemy z jakością lub dostawami.

Połączenie sztucznej inteligencji (AI), robotyzacji procesów (RPA), platform low-code/no-code i analizy procesów prowadzi do zjawiska nazywanego hiperautomatyzacją.gdzie niemal każda powtarzalna lub oparta na informacjach czynność może być częściowo lub całkowicie zautomatyzowana. Copilot działa jak warstwa inteligencji na tych systemach: rozumie tekst, generuje treści i pomaga szybko podejmować decyzje, bez konieczności znajomości przez użytkownika złożoności technicznej.

Platformy low-code i no-code radykalnie upraszczają tworzenie lokalnych przepływów pracyUmożliwiając pracownikom biznesowym bez technicznego wykształcenia konfigurowanie procesów, formularzy i agentów AI. Copilot Studio idealnie wpisuje się w ten trend jako „warsztat”, w którym eksperci merytoryczni (marketing, finanse, prawo, operacje itp.) mogą dopracowywać modele i tworzyć agentów bez pisania kodu, korzystając z asystentów wizualnych i szablonów (zobacz). Działania i agenci drugiego pilota).

Eksploracja procesów i zadań stanowi kluczowy element przy podejmowaniu decyzji, co zautomatyzowaćPokazuje, gdzie przepływy pracy są zatrzymywane, które czynności są najbardziej czasochłonne i gdzie sensowne jest wykorzystanie agentów Copilot. Dzięki tym danym, automatyzacje, które rzeczywiście wpływają na wydajność, jakość usług lub zgodność, są priorytetyzowane, a ewolucja wyników może być śledzona w czasie. Co więcej, techniki te są uzupełniane przez podejścia do… wyszukiwanie semantyczne z Copilotem zlokalizować istotną wiedzę u najemcy.

Ten kontekst zaawansowanej automatyzacji otwiera Copilotowi drogę do działania lokalnie. na własnych danych, łącząc najlepsze cechy dużych modeli językowych (LLM) z wiedzą, która już istnieje SharePoint, Microsoft 365ERP, systemy produkcyjne lub aplikacje wewnętrzne.

Czym jest optymalizacja Copilot i dlaczego jest ona kluczowa w środowiskach lokalnych?

Optymalizacja Copilot w ramach usługi Microsoft 365 to funkcjonalność umożliwiająca „dostrajanie” programów LLM przy użyciu danych z własnej dzierżawybez konieczności przenoszenia informacji poza bezpieczne środowisko usługi Microsoft 365. Celem jest, aby model rozumiał ton, szablony, procedury i specyficzne słownictwo organizacji, dzięki czemu jego odpowiedzi będą miały ten sam styl, jakiego użyłby wewnętrzny ekspert.

Całe przetwarzanie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji odbywa się w ramach dzierżawy Microsoft 365.Zoptymalizowany model, przestrzegając istniejących zasad bezpieczeństwa i zgodności, dziedziczy uprawnienia z danych treningowych, zapewniając, że nie „widzi” ani nie wykorzystuje informacji, do których skonfigurowane grupy nie mają dostępu. Jest to niezbędne w przypadku lokalnych przepływów pracy obsługujących dane wrażliwe, regulowane lub podlegające audytowi.

Na podstawie tych zoptymalizowanych modeli możliwe jest tworzenie konkretnych agentów deklaratywnych.które są zintegrowane bezpośrednio z usługą Microsoft 365 Copilot i pojawiają się w aplikacjach takich jak słowoOutlook, Teams czy Excel. Ci agenci to nie tylko uniwersalne chatboty: są one przeznaczone do konkretnych zadań, takich jak tworzenie klauzul prawnych, podsumowywanie raportów o incydentach, przygotowywanie ofert biznesowych czy precyzyjne objaśnianie wewnętrznych zasad.

Największą zaletą jest to, że dostosowywanie modelu odbywa się za pośrednictwem interfejsu Copilot Studio, niewymagającego kodu.Dlatego analitycy biznesowi lub eksperci funkcjonalni mogą kierować procesem przy ograniczonym wsparciu IT. Nie muszą być specjalistami od danych; wystarczy, że dobrze rozumieją dziedzinę, rodzaj dokumentów i oczekiwany rezultat.

W praktyce Copilot Optimization przekształca Copilot z narzędzia ogólnego w głęboko spersonalizowanego asystenta do lokalnych przepływów pracy: mów „jak firma”, korzystaj z właściwych szablonów, stosuj właściwe rozumowanie i dostosowuj się do zasad, które już obowiązują w Twojej organizacji.

Wymagania wstępne i podstawowe zasady zarządzania umożliwiające optymalizację Copilot

Aby móc skonfigurować i zarządzać usługą Copilot Optimization, musisz spełnić określone wymagania techniczne i wymagania dotyczące roli.Usługa jest początkowo przeznaczona dla organizacji dysponujących znaczną liczbą licencji i jasno określonym menedżerem AI.

Najpierw najemca musi zapisać się do programu wczesnego dostępu (EAP) firmy Copilot Optimization.Wymaga to między innymi posiadania minimalnej liczby aktywnych licencji dodatku Microsoft 365 Copilot w dzierżawie. Dodatkowo osoba z rolą administratora AI musi zaakceptować warunki programu w imieniu organizacji.

Istotne jest, aby rozszerzalność Copilot była włączona w centrum administracyjnym Microsoft 365.W sekcji ustawień Copilot można zarządzać zarówno włączaniem usługi optymalizacji, jak i opcjami publikowania i dostępu agentów. Jeśli w organizacji stosowane są zasady DLP blokujące nowe łączniki Power Platform, konieczne będzie ponowne sklasyfikowanie łącznika „Tenant Copilot” za pomocą [odpowiedniej metody/metody]. PowerShell tak aby można było go stosować z odpowiednią klasyfikacją.

Tylko osoby z rolą administratora AI mogą zarządzać elementami sterującymi optymalizacją CopilotKto może tworzyć modele, którzy użytkownicy lub grupy mają do nich dostęp, które modele pozostają opublikowane, a które są usuwane. Wszystkim tym można sterować z poziomu Centrum Administracyjnego, w specjalnej sekcji Optymalizacji Copilot.

Włączając funkcję Copilot Optimization, możesz wyraźnie ograniczyć usługę do określonych użytkowników lub grup.Dobrą praktyką jest rozpoczęcie od małej grupy (np. działu prawnego, badawczo-rozwojowego lub łańcucha dostaw) i stopniowe rozszerzanie jej składu w miarę walidacji wyników i utrwalania się dyscypliny odpowiedzialnego korzystania ze sztucznej inteligencji.

Projektowanie ról: administratorzy, twórcy modeli i użytkownicy końcowi

Solidna konfiguracja Copilota dla lokalnych przepływów pracy wymaga jasno zdefiniowanych ról. które interweniują, uniemożliwiając „każdemu robienie wszystkiego” i zapewniając możliwość śledzenia, kto może tworzyć i publikować modele.

Administratorzy sztucznej inteligencji odpowiadają za warstwę zarządzania.Aktywują lub dezaktywują Copilot Optimization, decydują o udziale poszczególnych działów, kontrolują cykl życia modelu oraz sprawdzają zgodność z politykami bezpieczeństwa i prywatności. Mogą również usuwać opublikowane modele, gdy staną się nieaktualne lub nie będą już zgodne z wewnętrznymi przepisami.

Twórcy modeli są ekspertami w danej dziedzinie — na przykład osoby z działu marketingu, finansów, prawa lub operacji — z możliwością wyboru źródeł danych, konfigurowania zadań i przeglądania wyników. Otrzymują oni uprawnienia do korzystania z Copilot Optimization z Centrum administracyjnego i zazwyczaj stanowią ograniczoną grupę (domyślnie do dziesięciu użytkowników na organizację, z możliwością rozszerzenia za pośrednictwem pomocy technicznej firmy Microsoft w razie potrzeby).

Gdy dołączy do nas nowy twórca modelu, otrzyma on wiadomość e-mail z instrukcjami. Aby rozpocząć pracę w Copilot Studio: gdzie znaleźć sekcję Optymalizacja Copilot, jakie typy zadań można tworzyć, jak wybierać źródła wiedzy i jak udzielać innym użytkownikom dostępu do utworzonych agentów.

Użytkownicy końcowi wchodzą w interakcję ze zoptymalizowanymi agentami bezpośrednio w aplikacjach pakietu Microsoft 365. (Word, Teams, Outlook itp.), tak jak w przypadku standardowego Copilota, ale korzystając ze szczegółowej wiedzy wyszkolonego modelu. Nie muszą znać szczegółów konfiguracji; wystarczy, że będą mieli jasność co do zakresu działania agenta i sposobu formułowania skutecznych instrukcji.

Tworzenie zoptymalizowanych modeli: zadania pytań i odpowiedzi, generowanie i podsumowanie

Copilot Optimization obsługuje obecnie trzy główne typy zadań obejmujące większość lokalnych przepływów pracy opartych na dokumentach: pytania i odpowiedzi ekspertów (Q&A), generowanie dokumentów oraz ich podsumowywanie.

W przypadku pytań i odpowiedzi celem jest, aby agent pełnił rolę specjalisty Potrafi objaśniać przepisy, porównywać polityki, uzasadniać klauzule lub wyjaśniać procedury, wykorzystując treści zapisane w formatach takich jak .docx, .pdf lub .html. Idealny do tematów o gęstym i stabilnym tekście: przepisów, kodeksów podatkowych, instrukcji technicznych, dokumentacji naukowej lub polityk wewnętrznych.

Zadanie generowania dokumentów ma na celu tworzenie wysokiej jakości pierwszych wersji roboczych Opiera się to na dokumentach referencyjnych i zmianach strukturalnych. Na przykład na umowach cyklicznych, ofertach handlowych, opisach stanowisk, formularzach zgodności czy dokumentacji produktu. W tym przypadku kluczowe jest posiadanie dobrze dopasowanych par „dokument oryginalny + ostateczna, zmodyfikowana wersja”.

Podsumowując, model uczy się kondensować złożone dokumenty Szanując ton, format i priorytety organizacji w zakresie treści. Jest to bardzo przydatne w kontekstach wysokiego ryzyka lub o dużej objętości (raporty regulacyjne, streszczenia dla kierownictwa, raporty jakościowe lub audyty), gdzie spójność i dokładność są równie ważne, jak oszczędność czasu.

Wybór odpowiedniego rodzaju zadania to pierwsza krytyczna decyzja Konfigurując zoptymalizowany model: poproszenie Copilota o wygenerowanie umowy od podstaw to nie to samo, co żądanie podsumowań istniejących umów lub odpowiadanie na złożone pytania dotyczące ich treści. Jasno zdefiniowane zadanie biznesowe pomaga w dostosowywaniu danych, instrukcji i ocen.

Dostosowywanie modelu w Copilot Studio krok po kroku

Całkowicie zarządzany przepływ pracy dostosowywania modelu odbywa się z poziomu Copilot StudioDostępne z poziomu przeglądarki. Następnie twórcy modeli wykonują serię instrukcji, które porządkują proces od początku do końca.

Najpierw tworzy się nowy model, nadając mu jasną nazwę i opis. Powinny one dokładnie wyjaśniać, do czego służy i co się z nim wiąże. Zaleca się używanie języka zrozumiałego dla użytkowników końcowych, unikając czysto technicznych nazw, których nikt nie rozpozna.

Następnie dokonuje się wyboru źródeł wiedzy.Zazwyczaj są to zbiory dokumentów znajdujące się w usłudze SharePoint. Te zbiory danych stanowią podstawę, na której model będzie się uczył: zatwierdzone szablony, ukończone raporty, podpisane umowy, prawidłowe formularze zgodności itp. Jakość i aktualność tych danych będą miały bezpośredni wpływ na jakość modelu.

Sekcja uprawnień definiuje grupy zabezpieczeń lub osoby, które mogą korzystać z modeluCopilot Optimization filtruje dokumenty szkoleniowe, do których te grupy nie mają dostępu, i może sugerować dodatkowe grupy w celu zmaksymalizowania zasięgu wiedzy, zawsze przestrzegając list kontroli dostępu każdego pliku.

Następnie wybierany jest typ zadania (pytania i odpowiedzi, generowanie lub podsumowanie) i pisane są instrukcje dotyczące modelu.Instrukcje te określają ton systemu („formalny ton”, „przyjazny, ale profesjonalny język”), kryteria jakości („nie wymyślaj przepisów”, „zawsze podawaj odnośniki do dokumentów”) oraz oczekiwania dotyczące wyników. Im bardziej precyzyjne i realistyczne będą te instrukcje, tym lepiej model będzie odpowiadał potrzebom firmy.

Po skonfigurowaniu tych elementów rozpoczyna się przygotowywanie danych do etykietowania.Copilot analizuje listy kontroli dostępu do dokumentów i porządkuje zbiór danych do późniejszego wykorzystania w szkoleniu. Ten krok może zająć kilka godzin (do 24 godzin, w zależności od ilości), a system powiadomi Cię e-mailem, gdy będzie gotowy do kontynuowania.

Etykietowanie, szkolenie i ocena zoptymalizowanych modeli

Faza etykietowania danych ma na celu zidentyfikowanie przykładów naprawdę dobrych. Aby nauczyć model, jak powinien wyglądać wysokiej jakości wynik. Zamiast wymagać od samego początku ogromnej pracy ręcznej, Copilot Optimization automatycznie wybiera pary lub przykłady, które uważa za istotne, i prosi eksperta o oznaczenie ich jako dobrych lub niezbyt dobrych.

Formularz etykietowania wyświetla dokumenty lub projekty kandydatów Twórca modelu wskazuje następnie, czy dane dokładnie odzwierciedlają pożądany standard. Proces ten można powtarzać w kilku rundach, w zależności od złożoności zadania, aż system zgromadzi wystarczającą ilość danych referencyjnych, aby przeprowadzić niezawodne szkolenie.

Po przygotowaniu danych uruchamiane jest szkolenie modelu w usłudze Azure AI Foundry.Wszystkim zarządza się za pośrednictwem interfejsu Copilot Studio. Proces dostrajania może potrwać kilka godzin, w zależności od ilości danych. Po zakończeniu narzędzie generuje wyniki testów, które można przejrzeć przed publikacją.

Ocena jest kluczowym krokiem: nie wystarczy, że model „działa lepiej lub gorzej”Ważne jest, aby upewnić się, że ton jest spójny, dane wrażliwe nie są sfałszowane, szablony są przestrzegane, stosowane są rzetelne kryteria biznesowe i nie pomijane są kluczowe informacje. Jeśli coś nie pasuje, możesz wrócić: dodać więcej źródeł danych, dostosować instrukcje, uwzględnić więcej przykładów lub ulepszyć plik mapowania.

Opcjonalnie można przygotować plik mapping.csv. z parami dokumentów „poprzedni-docelowy”, wskazującymi, który plik oryginalny odpowiada której wersji końcowej. Ten plik CSV jest zapisywany w katalogu głównym źródła wiedzy i pomaga modelowi lepiej zrozumieć relację między danymi wejściowymi a wyjściowymi, szczególnie w zadaniach generowania i podsumowywania.

Zaawansowane wykorzystanie generowania dokumentów z optymalizacją Copilot

Jednym z najskuteczniejszych zastosowań Copilota w lokalnych obiegach pracy jest generowanie dokumentów. Sztuczna inteligencja, bazując na szablonach i historycznych przykładach, pozwala na tworzenie wstępnych wersji bardzo zbliżonych do wersji ostatecznej, co znacznie skraca cały proces. El Tiempo pisanie ręczne.

To podejście sprawdza się szczególnie dobrze, gdy dokumenty są zgodne z rozpoznawalnymi wzorcami Zmieniają się tylko niektóre szczegóły lub klauzule: opisy stanowisk, umowy o świadczenie usług, zamówienia zakupu, formularze zgodności czy dokumentacja produktu. Model identyfikuje strukturę i styl organizacji oraz wprowadza spójne zmiany w oparciu o dostarczone przez Ciebie specyfikacje.

Aby w pełni wykorzystać potencjał tej funkcji, wskazane jest posiadanie ponad 20 par dokumentów referencyjnych i ich wersji docelowych, które będą do siebie pasować.Pary te, przechowywane w usłudze SharePoint, powinny obejmować cały zakres wariantów, jakie system ma obsługiwać: różne typy umów, odrębne rodziny produktów, rutynowe zmiany regulacyjne itp.

Niezbędne zmiany są dostępne w polu strukturalnym w Copilot Optimization.Dzięki temu model łatwiej zrozumie, które części wymagają modyfikacji i w jaki sposób. W ten sposób wygenerowane wersje robocze uwzględniają już nowe informacje, zachowując jednocześnie istniejący format, terminologię i styl wewnętrzny.

Rezultatem są znacznie bardziej elastyczne lokalne przepływy pracy.Dział kadr tworzy oferty pracy zgodne z kulturą firmy, dział prawny opracowuje okresowe umowy z minimalnym przeglądem, dział zgodności tworzy nowe formularze na podstawie zatwierdzonych szablonów, a dział zakupów przygotowuje projekty zamówień, które wymagają jedynie ostatecznej weryfikacji.

Drugi pilot na spotkaniach i pracach zespołowych w Teams

Na poziomie współpracy Copilot jest zintegrowany z Zespoły Microsoft stał się kluczowym sojusznikiem do zarządzania krótszymi, bardziej ukierunkowanymi i praktycznymi spotkaniami. Chociaż nie są to „lokalne przepływy pracy” w klasycznym rozumieniu wewnętrznych procesów przetwarzania danych, ich wykorzystanie na spotkaniach stanowi niezwykle istotny, codzienny przepływ pracy.

Aby używać Copilot w aplikacji Teams, potrzebujesz zgodnej licencji pakietu Microsoft 365. (na przykład E3, E5 lub Business Premium) i umożliwiają transkrypcję lub nagrywanie spotkań. Bez transkrypcji i nagrywania możliwości Copilota są ograniczone, ponieważ brakuje mu surowego materiału do generowania szczegółowych podsumowań lub rzetelnych list działań.

Podczas spotkania użytkownik aktywuje Copilot na pasku narzędzi Teams. Możesz też poprosić o podsumowania w czasie rzeczywistym, listy zadań do wykonania, punkty sporne lub pytania otwarte. Jest to szczególnie przydatne dla osób dołączających późno: mogą one szybko nadrobić zaległości w niecałą minutę, nie przerywając przebiegu rozmowy.

Na koniec Copilot pomaga jasno zamknąć sesję.Identyfikacja zadań, osób odpowiedzialnych i kolejnych kroków. Wszystkie te elementy są dostępne z poziomu zakładki podsumowania spotkania w Teams, co zapobiega gubieniu się porozumień w niekończących się rozmowach na czacie lub rozproszonych osobistych notatkach.

Istnieją uzupełniające narzędzia, takie jak Noota, które rozszerzają te możliwościOferują bardziej ustrukturyzowane protokoły, zaawansowane pliki z możliwością wyszukiwania oraz indywidualne ustawienia dla każdego typu spotkania. Zintegrowane z Teams, umożliwiają nagrywanie, transkrypcję i generowanie niestandardowych podsumowań, usprawniając działania następcze i późniejszą współpracę.

Copilot w przeglądarce: pierwszy krok w kierunku wdrożenia sztucznej inteligencji w życiu codziennym

W przypadku wielu organizacji wprowadzenie Copilota za pośrednictwem Microsoft Edge To strategia miękkiej adopcjiUmożliwia ona użytkownikom zapoznanie się ze sztuczną inteligencją w środowisku, z którego korzystają na co dzień (przeglądarka), zanim zaawansowane możliwości Copilota zostaną rozszerzone na cały pakiet Microsoft 365.

Szkolenia poświęcone Copilotowi w Edge pokazują, jak to narzędzie upraszcza zadania Takie jak tworzenie arkuszy kalkulacyjnych, pisanie e-maili, streszczanie długich stron internetowych czy szybsze wyszukiwanie istotnych informacji. Wszystko to dzięki integracji z OneDrive, która automatycznie zapisuje pliki i gwarantuje, że nic nie zostanie utracone.

Ten rodzaj szkolenia ma silny komponent praktycznyUczestnicy na bieżąco dowiadują się, w jaki sposób sztuczna inteligencja eliminuje powtarzalne zadania, jak można automatyzować małe procesy i jak Copilot może proponować konkretne kroki w celu rozwiązania codziennych problemów związanych z zarządzaniem projektami.

Wpływ jest nie tylko indywidualny, ale i organizacyjny.Uwalniając czas od powtarzalnych zadań, zespoły mogą poświęcić więcej czasu na kreatywność, strategię i podejmowanie decyzji na wysokim szczeblu. To z kolei wzmacnia konkurencyjność MŚP i firm na coraz bardziej cyfrowych rynkach.

W miarę wzrostu dojrzałości coraz częściej organizuje się sesje zaawansowane i spersonalizowane W przypadku konkretnych działów wiąże się to z połączeniem Copilot w Edge z Copilot w Microsoft 365 oraz ze zoptymalizowanymi modelami w lokalnych przepływach pracy. W ten sposób sztuczna inteligencja przestaje być nowością, a staje się strukturalnym elementem codziennych operacji.

Bezpieczeństwo, zgodność i administracja w Copilot Optimization

Bezpieczeństwo i zarządzanie to podstawowe filary optymalizacji Copilota przy użyciu danych lokalnychNie chodzi tylko o to, „aby wszystko dobrze działało”, ale o to, aby przestrzegało przepisów o ochronie danych, praw własności intelektualnej i wewnętrznej polityki firmy.

Optymalizacja Copilot działa w odizolowanym środowisku w ramach dzierżawy Microsoft 365.Wytrenowany model dziedziczy uprawnienia z dokumentów bazowych. Podczas szkolenia dane klientów nie są wysyłane do usług zewnętrznych poza bezpieczną chmurę najemcy, co pomaga zachować zgodność ze standardami takimi jak RODO czy CCPA.

Administratorzy mogą kontrolować dostęp zarówno do modeli, jak i agentów Osiąga się to poprzez grupy zabezpieczeń, które umożliwiają korzystanie z usługi tylko określonym zespołom (np. działowi badań i rozwoju lub działowi prawnemu) i precyzyjnie kontrolują, kto może tworzyć, używać i przeglądać każdego agenta. Centrum administracyjne umożliwia monitorowanie projektów, przeglądanie aktywnych szablonów niestandardowych i usuwanie tych, które nie są już odpowiednie.

Zasady zgodności obowiązują również w przypadku odpowiedzi generowanych przez Copilot na podstawie danych Microsoft GraphSystem nie będzie wyświetlał dokumentów ani fragmentów kodu użytkownikom nieposiadającym uprawnień, tak jak ma to miejsce w przypadku standardowego wyszukiwania w usłudze Microsoft 365. Co więcej, Copilot Optimization wyklucza ze szkolenia pliki, do których odpowiednie grupy nie mają dostępu.

Należy pamiętać, że organizacja nadal ponosi odpowiedzialność za wykorzystanie danych i modeli.Administrator sztucznej inteligencji musi zapewnić, że zestawy treningowe respektują prawa autorskie, że osoby są odpowiednio informowane o przetwarzaniu ich danych oraz że uzasadnione prośby o usunięcie danych są rozpatrywane. Jeśli model został wytrenowany z wykorzystaniem danych osoby, która korzysta z prawa do usunięcia danych, konieczne może być ponowne wytrenowanie lub usunięcie zoptymalizowanego modelu i sprawdzenie, jak to działa. aktywuj lub dezaktywuj pamięć drugiego pilota.

Na koniec zaleca się ustanowienie procedur przeglądu wyników przez ludzi.szczególnie w obszarach wrażliwych (prawnych, regulacyjnych, finansowych). Sztuczna inteligencja może przyspieszyć pracę, ale weryfikacja ekspercka nadal jest niezbędna, aby zapewnić dokładność, adekwatność i zgodność z przepisami.

Najlepsze praktyki dotyczące konfigurowania i używania Copilota w lokalnych przepływach pracy

Aby Copilot faktycznie wniósł wartość dodaną do środowisk lokalnych, wskazane jest przestrzeganie szeregu najlepszych praktyk. które dopasowują oczekiwania, dane, procesy i bezpieczeństwo. To nie tylko kwestia techniczna; to także kwestia kultury i sposobów pracy.

Zacznij od jasnych celów biznesowych Pomaga priorytetyzować przypadki użycia: Czy chcemy skrócić czas sporządzania umów? Przyspieszyć generowanie raportów? Usprawnić reakcję na incydenty związane z dostawami? Ujednolicić podsumowania dla kierownictwa? Jasna koncentracja ułatwia pomiar zwrotu z inwestycji i dostosowanie konfiguracji.

Wybierz wysokiej jakości, dobrze utrzymane dane szkoleniowe To fundamentalne. Modele uczą się na podstawie tego, co widzą: jeśli dokumenty są nieaktualne, źle sformatowane lub niespójne, wyniki odzwierciedlą te problemy. Mniejszy, ale wysoce reprezentatywny zbiór jest lepszy niż ogromny, niezorganizowany zbiór.

Zdefiniuj szczegółowe instrukcje modelu i monity startowe Znacząco poprawia zachowanie agentów. Instrukcje takie jak „stosuj przyjazny, ale profesjonalny ton”, „nie wymyślaj zasad, które nie istnieją” czy „zawsze podawaj numer referencyjny i datę oryginalnego dokumentu” znacząco zmieniają praktykę.

Zachęcaj użytkowników do formułowania jasnych instrukcji i zadawania pytań uzupełniających Jest to również element konfiguracji, nawet jeśli jest niematerialny. Copilot obsługuje konwersacje wieloetapowe, więc doprecyzowanie pytania, poproszenie o dodatkowe przykłady lub poproszenie o wykorzystanie innego dokumentu jako odniesienia to strategie, które poprawiają jakość rezultatu.

Na koniec przyjmij iteracyjne i oparte na sprzężeniu zwrotnym podejście Pozwala to na udoskonalanie Copilota z czasem. Analizuje on, które odpowiedzi działają, które błędy się powtarzają, jakie nowe dane należy uwzględnić i kiedy sensowne jest ponowne trenowanie modelu. Copilot nie jest jednorazowym projektem, ale żywą funkcjonalnością, która ewoluuje wraz z procesami w Twojej organizacji.

Zintegrowanie Copilota i jego optymalizacja z danymi lokalnymi oznacza jakościową zmianę w naszym sposobie pracyPrzepływy pracy stają się bardziej elastyczne, kluczowe informacje są bardziej dostępne, decyzje są lepiej udokumentowane, a współpraca nabiera głębi. Dzięki solidnym fundamentom zarządzania, starannie dobranym danym i trafnie dobranym przypadkom użycia, sztuczna inteligencja przestaje być abstrakcyjną obietnicą, a staje się codziennym sprzymierzeńcem, który zwiększa produktywność, jakość i elastyczność Twojej organizacji.

Podobne artykuł:

Copilot dla administratorów: kompletny przewodnik po maksymalnym wykorzystaniu możliwości pakietu Microsoft 365

Isaac

Pisarz z pasją zajmujący się światem bajtów i technologii w ogóle. Uwielbiam dzielić się swoją wiedzą poprzez pisanie i właśnie to będę robić na tym blogu, pokazywać Ci wszystkie najciekawsze rzeczy o gadżetach, oprogramowaniu, sprzęcie, trendach technologicznych i nie tylko. Moim celem jest pomóc Ci poruszać się po cyfrowym świecie w prosty i zabawny sposób.